P2758 编辑距离

本文介绍了一个经典的字符串处理问题——编辑距离算法。通过实例演示了如何使用动态规划求解两字符串间的最小编辑距离,并提供了完整的代码实现。

P2758 编辑距离

题目描述

设A和B是两个字符串。我们要用最少的字符操作次数,将字符串A转换为字符串B。这里所说的字符操作共有三种:

1、删除一个字符;

2、插入一个字符;

3、将一个字符改为另一个字符;

!皆为小写字母!

输入输出格式

输入格式:

第一行为字符串A;第二行为字符串B;字符串A和B的长度均小于2000。

输出格式:

只有一个正整数,为最少字符操作次数。

输入输出样例

输入样例#1:
sfdqxbw                  
gfdgw
输出样例#1:
4

 

 

 

 

 

var

 f:array[0..2000,0..2000]of longint;//f[i,j]为第i个数到第j个数的最短的编辑距离

 s,ss:ansistring;

 i,j,k,len,len2:longint;

function min(a,b:longint):longint;

 begin

 if a<b then exit(a);

 exit(b);

 end;

begin

 readln(s);

 readln(ss);

 len:=length(s);

 len2:=length(ss);

 for i:=1 to len do f[i,0]:=i;//不改任何东西最短距离就是它自己咯

 for i:=1 to len2 do f[0,i]:=i;//同上

 for i:=1 to len do

  for j:=1 to len2 do

   if s[i]=ss[j] then f[i,j]:=f[i-1,j-1]//相同的话就不用改啦

                 else f[i,j]:=min(min(f[i-1,j]+1,f[i,j-1]+1),f[i-1,j-1]+1);

 writeln(f[len,len2]);

end.

哦,非常感谢你提供完整的题目背景! 你提到的是 **洛谷 P2758 编辑距离(Edit Distance)**,这是一个经典的 **动态规划(DP)** 问题。 --- ## ✅ 问题简述 给定两个字符串 `A` `B`,你可以执行以下三种操作: 1. **插入**一个字符 2. **删除**一个字符 3. **替换**一个字符 目标是将字符串 `A` 转换字符串 `B`,求**最少操作次数**。 --- ## ✅ 动态规划解法 我们使用一个二维数组 `dp[i][j]` 表示: - 将 `A` 的前 `i` 个字符 转换为 `B` 的前 `j` 个字符 所需的最少操作次数。 ### 🧠 状态转移方程: ```cpp if A[i - 1] == B[j - 1] dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; // 相同字符,无需操作 else dp[i][j] = min( dp[i - 1][j] + 1, // 删除 A 的第 i 个字符 dp[i][j - 1] + 1, // 在 A 插入 B 的第 j 个字符 dp[i - 1][j - 1] + 1 // 替换 A[i] 为 B[j] ); ``` --- ## ✅ 完整 C++ 实现 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <string> using namespace std; int main() { string A, B; cin >> A >> B; int m = A.size(); int n = B.size(); // dp[i][j] 表示将 A[0..i-1] 转换为 B[0..j-1] 的最小操作数 vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1)); // 初始化 for (int i = 0; i <= m; ++i) dp[i][0] = i; // 删除所有字符 for (int j = 0; j <= n; ++j) dp[0][j] = j; // 插入所有字符 // 填充 DP 表 for (int i = 1; i <= m; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { if (A[i - 1] == B[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; } else { dp[i][j] = min( min(dp[i - 1][j] + 1, // 删除 dp[i][j - 1] + 1), // 插入 dp[i - 1][j - 1] + 1 // 替换 ); } } } cout << dp[m][n] << endl; return 0; } ``` --- ### ✅ 示例输入 ``` sfdqxbw gfdgw ``` ### ✅ 输出 ``` 4 ``` --- ## ✅ 时间复杂度分析 - 时间复杂度:O(m * n) - 空间复杂度:O(m * n) 对于字符串长度不超过 2000 的情况,这个算法是完全可行的。 --- ## ✅ 优化建议(空间优化) 我们也可以使用一维数组进行滚动,将空间复杂度优化到 O(n),这在处理大数据时非常有用。 --- ##
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